Magnum v4 72B je Anthraciteova za prozo prilagojena različica Qwen2.5-72B-Instruct. Proizvajalec ga opisuje kot eksperimentalni model na osnovi Instruct, s katerim se je začela družina v4. Iz pisnih pozivov in pogovora ustvarja besedilo, s posebnim poudarkom na pripovednem glasu in interakciji likov. Ta izdaja je ločena od drugih velikosti v seriji Magnum v4.
Objavljena učna različica uporablja arhitekturo vzročnega jezikovnega modela in konfiguracijo z 80 plastmi, 64 pozornostnimi glavami za poizvedbe ter osmimi glavami za ključe/vrednosti. Največje število položajev je 32.768, recept učenja pa prav tako uporablja dolžino zaporedja 32.768. To je konfiguracija same izdaje Magnum; ne podeduje večje nastavitve razširjenega konteksta zgolj zato, ker jo podpira osnovni model.
Anthraciteovi izvirni primeri pozivov uporabljajo ChatML z ločenimi koraki system, user in assistant. Sistemski del lahko poda opis lika, osebnost in scenarij, uporabniški korak pa naslednji prispevek k izmenjavi. Proizvajalčeva pripovedna predloga zahteva, da asistent ohranja osebnost, pri tem pa ji dovoli razvoj, uvaja dogodke in stranske like ter po potrebi vključuje dialog, dejanja in misli.
Ista predloga uporabnikov lik in odločitve prepušča uporabniku. Prav tako odsvetuje ponavljajoči se izhod in pretirano okrašeno prozo, razen kadar tak slog zahteva osebnost lika. Zahteva zunaj vloge odgovor preklopi v nevtralno navadno besedilo. To so konkretne izbire pri oblikovanju poziva za interaktivno pisanje, ne ločeni samodejni načini modela.
Za prizor z likom pripravite njegov cilj, okolje, odnos do drugega govorca in zadnjo izmenjavo. Zahtevajte eno nadaljevanje z jasno točko ustavitve, da ima uporabnik prostor za odgovor. Pri predelavi proze priložite odstavek in določite spremembo tona ali tempa, nato zahtevajte popravljeni odlomek ob ohranitvi dogodkov in namena govorca. Nadaljnje navodilo lahko poda novo odločitev lika ali uredniško opombo, ne da bi nadomestilo uveljavljeni prizor.
Proizvajalec objavlja recept prilagajanja vseh parametrov ter mešanico pogovornih in pisnih podatkov. Končni izhod uporabite kot prizor, korak dialoga ali osnutek predelave ter ohranite strnjen zapis dejstev zgodbe, ki jih mora obdržati naslednji korak. Ustvarjalčev poudarek je na prozi in pripovedni interakciji; samo ime osnovnega modela za to prilagojeno izdajo ne določa dodatnih vizualnih zmožnosti, nastavitev razmišljanja ali izvajanja orodij.
", "aboutText": "Magnum v4 72B je Anthraciteova za prozo prilagojena različica Qwen2.5-72B-Instruct. Proizvajalec ga opisuje kot eksperimentalni model na osnovi Instruct, s katerim se je začela družina v4. Iz pisnih pozivov in pogovora ustvarja besedilo, s posebnim poudarkom na pripovednem glasu in interakciji likov. Ta izdaja je ločena od drugih velikosti v seriji Magnum v4.\n\nObjavljena učna različica uporablja arhitekturo vzročnega jezikovnega modela in konfiguracijo z 80 plastmi, 64 pozornostnimi glavami za poizvedbe ter osmimi glavami za ključe/vrednosti. Največje število položajev je 32.768, recept učenja pa prav tako uporablja dolžino zaporedja 32.768. To je konfiguracija same izdaje Magnum; ne podeduje večje nastavitve razširjenega konteksta zgolj zato, ker jo podpira osnovni model.\n\nAnthraciteovi izvirni primeri pozivov uporabljajo ChatML z ločenimi koraki system, user in assistant. Sistemski del lahko poda opis lika, osebnost in scenarij, uporabniški korak pa naslednji prispevek k izmenjavi. Proizvajalčeva pripovedna predloga zahteva, da asistent ohranja osebnost, pri tem pa ji dovoli razvoj, uvaja dogodke in stranske like ter po potrebi vključuje dialog, dejanja in misli.\n\nIsta predloga uporabnikov lik in odločitve prepušča uporabniku. Prav tako odsvetuje ponavljajoči se izhod in pretirano okrašeno prozo, razen kadar tak slog zahteva osebnost lika. Zahteva zunaj vloge odgovor preklopi v nevtralno navadno besedilo. To so konkretne izbire pri oblikovanju poziva za interaktivno pisanje, ne ločeni samodejni načini modela.\n\nZa prizor z likom pripravite njegov cilj, okolje, odnos do drugega govorca in zadnjo izmenjavo. Zahtevajte eno nadaljevanje z jasno točko ustavitve, da ima uporabnik prostor za odgovor. Pri predelavi proze priložite odstavek in določite spremembo tona ali tempa, nato zahtevajte popravljeni odlomek ob ohranitvi dogodkov in namena govorca. Nadaljnje navodilo lahko poda novo odločitev lika ali uredniško opombo, ne da bi nadomestilo uveljavljeni prizor.\n\nProizvajalec objavlja recept prilagajanja vseh parametrov ter mešanico pogovornih in pisnih podatkov. Končni izhod uporabite kot prizor, korak dialoga ali osnutek predelave ter ohranite strnjen zapis dejstev zgodbe, ki jih mora obdržati naslednji korak. Ustvarjalčev poudarek je na prozi in pripovedni interakciji; samo ime osnovnega modela za to prilagojeno izdajo ne določa dodatnih vizualnih zmožnosti, nastavitev razmišljanja ali izvajanja orodij.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
A restrained character voice\n\nPlay archivist Nera in a quiet fantasy scene. She values precision and hides concern behind dry humour. I control her former apprentice, who asks to borrow a forbidden map. Write Nera's next two replies with a small physical action between them; end with a question and leave my character's reactions to me.Two replies in Nera's voice and a brief action beat, ending at a point where the player can respond.The replies retain dry humour and do not invent the apprentice's answer or actions.anthracite-org/magnum-v4-72bAnthraciteov Magnum v4 72B je besedilni model na osnovi Qwen2.5, prilagojen izrazni prozi in pogovorom med liki. Objavljene predloge ChatML usmerjajo pripovedne izmenjave, dialog in odgovore zunaj vloge, s konfiguracijo 32.768 položajev.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Magnum v4 72B je Anthraciteova za prozo prilagojena različica Qwen2.5-72B-Instruct. Proizvajalec ga opisuje kot eksperimentalni model na osnovi Instruct, s katerim se je začela družina v4. Iz pisnih pozivov in pogovora ustvarja besedilo, s posebnim poudarkom na pripovednem glasu in interakciji likov. Ta izdaja je ločena od drugih velikosti v seriji Magnum v4.
Objavljena učna različica uporablja arhitekturo vzročnega jezikovnega modela in konfiguracijo z 80 plastmi, 64 pozornostnimi glavami za poizvedbe ter osmimi glavami za ključe/vrednosti. Največje število položajev je 32.768, recept učenja pa prav tako uporablja dolžino zaporedja 32.768. To je konfiguracija same izdaje Magnum; ne podeduje večje nastavitve razširjenega konteksta zgolj zato, ker jo podpira osnovni model.
Anthraciteovi izvirni primeri pozivov uporabljajo ChatML z ločenimi koraki system, user in assistant. Sistemski del lahko poda opis lika, osebnost in scenarij, uporabniški korak pa naslednji prispevek k izmenjavi. Proizvajalčeva pripovedna predloga zahteva, da asistent ohranja osebnost, pri tem pa ji dovoli razvoj, uvaja dogodke in stranske like ter po potrebi vključuje dialog, dejanja in misli.
Ista predloga uporabnikov lik in odločitve prepušča uporabniku. Prav tako odsvetuje ponavljajoči se izhod in pretirano okrašeno prozo, razen kadar tak slog zahteva osebnost lika. Zahteva zunaj vloge odgovor preklopi v nevtralno navadno besedilo. To so konkretne izbire pri oblikovanju poziva za interaktivno pisanje, ne ločeni samodejni načini modela.
Za prizor z likom pripravite njegov cilj, okolje, odnos do drugega govorca in zadnjo izmenjavo. Zahtevajte eno nadaljevanje z jasno točko ustavitve, da ima uporabnik prostor za odgovor. Pri predelavi proze priložite odstavek in določite spremembo tona ali tempa, nato zahtevajte popravljeni odlomek ob ohranitvi dogodkov in namena govorca. Nadaljnje navodilo lahko poda novo odločitev lika ali uredniško opombo, ne da bi nadomestilo uveljavljeni prizor.
Proizvajalec objavlja recept prilagajanja vseh parametrov ter mešanico pogovornih in pisnih podatkov. Končni izhod uporabite kot prizor, korak dialoga ali osnutek predelave ter ohranite strnjen zapis dejstev zgodbe, ki jih mora obdržati naslednji korak. Ustvarjalčev poudarek je na prozi in pripovedni interakciji; samo ime osnovnega modela za to prilagojeno izdajo ne določa dodatnih vizualnih zmožnosti, nastavitev razmišljanja ali izvajanja orodij.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve anthracite-org/magnum-v4-72b | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthracite-org/magnum-v4-72b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='anthracite-org/magnum-v4-72b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='anthracite-org/magnum-v4-72b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra anthracite-org/magnum-v4-72b
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
anthracite-org/magnum-v4-72bAnthraciteov Magnum v4 72B je besedilni model na osnovi Qwen2.5, prilagojen izrazni prozi in pogovorom med liki. Objavljene predloge ChatML usmerjajo pripovedne izmenjave, dialog in odgovore zunaj vloge, s konfiguracijo 32.768 položajev.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Magnum v4 72B je Anthraciteova za prozo prilagojena različica Qwen2.5-72B-Instruct. Proizvajalec ga opisuje kot eksperimentalni model na osnovi Instruct, s katerim se je začela družina v4. Iz pisnih pozivov in pogovora ustvarja besedilo, s posebnim poudarkom na pripovednem glasu in interakciji likov. Ta izdaja je ločena od drugih velikosti v seriji Magnum v4.
Objavljena učna različica uporablja arhitekturo vzročnega jezikovnega modela in konfiguracijo z 80 plastmi, 64 pozornostnimi glavami za poizvedbe ter osmimi glavami za ključe/vrednosti. Največje število položajev je 32.768, recept učenja pa prav tako uporablja dolžino zaporedja 32.768. To je konfiguracija same izdaje Magnum; ne podeduje večje nastavitve razširjenega konteksta zgolj zato, ker jo podpira osnovni model.
Anthraciteovi izvirni primeri pozivov uporabljajo ChatML z ločenimi koraki system, user in assistant. Sistemski del lahko poda opis lika, osebnost in scenarij, uporabniški korak pa naslednji prispevek k izmenjavi. Proizvajalčeva pripovedna predloga zahteva, da asistent ohranja osebnost, pri tem pa ji dovoli razvoj, uvaja dogodke in stranske like ter po potrebi vključuje dialog, dejanja in misli.
Ista predloga uporabnikov lik in odločitve prepušča uporabniku. Prav tako odsvetuje ponavljajoči se izhod in pretirano okrašeno prozo, razen kadar tak slog zahteva osebnost lika. Zahteva zunaj vloge odgovor preklopi v nevtralno navadno besedilo. To so konkretne izbire pri oblikovanju poziva za interaktivno pisanje, ne ločeni samodejni načini modela.
Za prizor z likom pripravite njegov cilj, okolje, odnos do drugega govorca in zadnjo izmenjavo. Zahtevajte eno nadaljevanje z jasno točko ustavitve, da ima uporabnik prostor za odgovor. Pri predelavi proze priložite odstavek in določite spremembo tona ali tempa, nato zahtevajte popravljeni odlomek ob ohranitvi dogodkov in namena govorca. Nadaljnje navodilo lahko poda novo odločitev lika ali uredniško opombo, ne da bi nadomestilo uveljavljeni prizor.
Proizvajalec objavlja recept prilagajanja vseh parametrov ter mešanico pogovornih in pisnih podatkov. Končni izhod uporabite kot prizor, korak dialoga ali osnutek predelave ter ohranite strnjen zapis dejstev zgodbe, ki jih mora obdržati naslednji korak. Ustvarjalčev poudarek je na prozi in pripovedni interakciji; samo ime osnovnega modela za to prilagojeno izdajo ne določa dodatnih vizualnih zmožnosti, nastavitev razmišljanja ali izvajanja orodij.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve anthracite-org/magnum-v4-72b | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "anthracite-org/magnum-v4-72b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthracite-org/magnum-v4-72b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthracite-org/magnum-v4-72b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra anthracite-org/magnum-v4-72b
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
A restrained character voice\n\nPlay archivist Nera in a quiet fantasy scene. She values precision and hides concern behind dry humour. I control her former apprentice, who asks to borrow a forbidden map. Write Nera's next two replies with a small physical action between them; end with a question and leave my character's reactions to me.Two replies in Nera's voice and a brief action beat, ending at a point where the player can respond.The replies retain dry humour and do not invent the apprentice's answer or actions.